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池州市東至縣、大連市中山區(qū)、南平市順昌縣、焦作市沁陽(yáng)市、天津市北辰區(qū)
天水市秦州區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、榆林市米脂縣、文山丘北縣、亳州市蒙城縣
信陽(yáng)市新縣、晉中市榆社縣、東方市江邊鄉(xiāng)、寧波市象山縣、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、黔南甕安縣、舟山市岱山縣、懷化市通道侗族自治縣、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
福州市閩侯縣、畢節(jié)市納雍縣、安慶市潛山市、溫州市龍灣區(qū)、新鄉(xiāng)市輝縣市、淮南市大通區(qū)
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、果洛瑪沁縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上海市松江區(qū)、九江市永修縣、惠州市惠東縣
福州市平潭縣、深圳市福田區(qū)、三明市將樂(lè)縣、廣西南寧市橫州市、紹興市柯橋區(qū)、牡丹江市海林市、盤(pán)錦市盤(pán)山縣、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗
惠州市惠陽(yáng)區(qū)、許昌市長(zhǎng)葛市、許昌市襄城縣、漢中市佛坪縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、紅河綠春縣、安慶市懷寧縣
哈爾濱市道外區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、南陽(yáng)市社旗縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市
濰坊市寒亭區(qū)、果洛瑪多縣、安陽(yáng)市滑縣、馬鞍山市花山區(qū)、焦作市孟州市、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽(yáng)縣、商丘市虞城縣
通化市輝南縣、臺(tái)州市三門(mén)縣、中山市南區(qū)街道、佛山市禪城區(qū)、舟山市岱山縣、平?jīng)鍪袥艽h、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市
哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺(tái)市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
嘉興市海鹽縣、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、瀘州市龍馬潭區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、玉溪市通海縣、麗江市華坪縣、大理南澗彝族自治縣、棗莊市市中區(qū)
自貢市大安區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、婁底市冷水江市、麗水市縉云縣、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、廣西賀州市平桂區(qū)、南充市西充縣、東方市大田鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、黃岡市英山縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、南通市如皋市、滁州市來(lái)安縣、衢州市江山市、廣元市旺蒼縣、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)
定安縣龍門(mén)鎮(zhèn)、廣西崇左市龍州縣、黑河市北安市、揚(yáng)州市儀征市、麗水市景寧畬族自治縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、晉城市沁水縣、忻州市偏關(guān)縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
南平市建陽(yáng)區(qū)、天津市西青區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、東莞市寮步鎮(zhèn)、晉中市祁縣、重慶市銅梁區(qū)、綿陽(yáng)市梓潼縣
太原市尖草坪區(qū)、德州市平原縣、濱州市博興縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、甘孜色達(dá)縣、泰安市寧陽(yáng)縣、南昌市進(jìn)賢縣、涼山美姑縣
重慶市石柱土家族自治縣、福州市馬尾區(qū)、北京市海淀區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、直轄縣潛江市
鞍山市岫巖滿族自治縣、德州市陵城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、淮安市淮陰區(qū)、撫州市黎川縣、馬鞍山市花山區(qū)、吉安市萬(wàn)安縣、嘉興市秀洲區(qū)、黃山市歙縣、威海市文登區(qū)
重慶市黔江區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、延邊延吉市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、上海市楊浦區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、舟山市定海區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市
陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)、晉城市陵川縣、鞍山市臺(tái)安縣、中山市神灣鎮(zhèn)
韶關(guān)市樂(lè)昌市、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、上海市金山區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濰坊市坊子區(qū)、駐馬店市新蔡縣、榆林市橫山區(qū)、恩施州恩施市、廣元市劍閣縣、瀘州市敘永縣
安陽(yáng)市林州市、五指山市毛道、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
上海市崇明區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、陽(yáng)江市江城區(qū)、大理南澗彝族自治縣
佳木斯市同江市、遼源市東遼縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、天津市寧河區(qū)、宜昌市宜都市、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)
湖州市吳興區(qū)、金華市武義縣、巴中市南江縣、榆林市佳縣、重慶市武隆區(qū)、綏化市慶安縣、漳州市云霄縣
茂名市茂南區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、達(dá)州市開(kāi)江縣、麗水市慶元縣、上海市靜安區(qū)
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大理祥云縣、潮州市潮安區(qū)、玉樹(shù)曲麻萊縣、滁州市鳳陽(yáng)縣、龍巖市永定區(qū)
馬鞍山市雨山區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、徐州市云龍區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、廣西南寧市馬山縣
廣西桂林市靈川縣、雞西市雞冠區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、廣州市白云區(qū)、咸陽(yáng)市武功縣、黑河市愛(ài)輝區(qū)
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內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、成都市新津區(qū)、黔東南三穗縣、焦作市沁陽(yáng)市、伊春市南岔縣、南通市如皋市
甘孜理塘縣、濰坊市諸城市、綿陽(yáng)市梓潼縣、寧夏固原市彭陽(yáng)縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、漢中市洋縣、淮北市濉溪縣
濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、雅安市蘆山縣、濟(jì)寧市汶上縣、海南貴南縣、重慶市忠縣、淄博市周村區(qū)
煙臺(tái)市牟平區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、南通市如皋市、西安市新城區(qū)、廣西柳州市魚(yú)峰區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市欒川縣
衢州市常山縣、黃南同仁市、上海市靜安區(qū)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、無(wú)錫市宜興市、陽(yáng)江市江城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)
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遵義市鳳岡縣、恩施州恩施市、寶雞市麟游縣、亳州市譙城區(qū)、樂(lè)山市五通橋區(qū)、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、海東市樂(lè)都區(qū)、曲靖市師宗縣、渭南市澄城縣
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延安市吳起縣、中山市板芙鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、安康市石泉縣、黃南同仁市、東莞市茶山鎮(zhèn)
青島市即墨區(qū)、恩施州宣恩縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市、大連市中山區(qū)、朔州市應(yīng)縣、白銀市會(huì)寧縣、甘孜巴塘縣
德州市平原縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、鶴壁市鶴山區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市武岡市、丹東市振安區(qū)
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松原市乾安縣、廈門(mén)市翔安區(qū)、北京市西城區(qū)、肇慶市四會(huì)市、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、三明市大田縣、大理永平縣
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營(yíng)口市西市區(qū)、昆明市五華區(qū)、眉山市洪雅縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市、贛州市石城縣、廣西百色市靖西市、廣西桂林市疊彩區(qū)、泉州市泉港區(qū)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)
福州市臺(tái)江區(qū)、金華市永康市、汕頭市潮南區(qū)、呂梁市柳林縣、南昌市青云譜區(qū)、雙鴨山市友誼縣、文山硯山縣、周口市商水縣
定安縣龍河鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、甘孜瀘定縣、湘潭市湘潭縣、阜陽(yáng)市界首市、廣西南寧市興寧區(qū)、重慶市綦江區(qū)
遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、黃石市黃石港區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、婁底市新化縣、大同市左云縣、泉州市安溪縣、齊齊哈爾市甘南縣、鞍山市立山區(qū)、蘭州市永登縣
西安市新城區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、廣西梧州市長(zhǎng)洲區(qū)、成都市彭州市、寶雞市金臺(tái)區(qū)
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麗水市松陽(yáng)縣、許昌市禹州市、洛陽(yáng)市澗西區(qū)、龍巖市永定區(qū)、?？谑旋埲A區(qū)、甘南合作市
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)估大型語(yǔ)言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)創(chuàng)性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評(píng)估集進(jìn)行升級(jí)，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過(guò)16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)的迫切需求。
Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)測(cè)試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過(guò)16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過(guò)程，旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”評(píng)估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評(píng)估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景
Fin-Eval 6.0通過(guò)六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)估的廣度與深度，實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察：
推動(dòng)中國(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融行業(yè)，其安全與復(fù)雜任務(wù)處理能力仍是未知數(shù)。Fin-Eval 6.0的推出，為解決這一挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標(biāo)桿，也為希望在中國(guó)市場(chǎng)部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過(guò)對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)科研方向，促進(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。
更重要的是，F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評(píng)估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)與合作，共同提升大模型在金融領(lǐng)域的整體水平，最終推動(dòng)更安全、可靠、公平的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長(zhǎng)、黨委副書(shū)記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)值：一方面為金融監(jiān)管部門(mén)制定技術(shù)治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型開(kāi)發(fā)指明方向。他指出，此類研究具有顯著的前瞻性和跨學(xué)科價(jià)值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級(jí)金融學(xué)院聯(lián)聘教授張立文指出，隨著人工智能技術(shù)日益深入地融入金融服務(wù)的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標(biāo)志著金融AI評(píng)估領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。它旨在為構(gòu)建更加安全、高效且可靠的金融AI系統(tǒng)提供重要的洞察和發(fā)展方向指導(dǎo)。一方面，新增的“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評(píng)估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來(lái)，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評(píng)測(cè)等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)框架，抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面，依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢(shì)，研究團(tuán)隊(duì)將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復(fù)雜度的金融基準(zhǔn)測(cè)試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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